目的:通過生物信息學方法分析與子宮內(nèi)膜癌（EC）發(fā)生發(fā)展相關(guān)的關(guān)鍵基因和候選通路,探討EC的發(fā)病機制和治療靶點。方法:自公共基因芯片數(shù)據(jù)庫（GEO）下載EC芯片數(shù)據(jù)集GSE17025和GSE63678,使用GEO2R在線分析工具和R軟件篩選EC癌組織與癌旁組織的差異表達基因（DEGs）,并對DEGs進行基因本體論（GO）富集分析和京都基因與基因組百科全書（KEGG）信號通路分析,采用String數(shù)據(jù)庫進行蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)（PPI）分析,最后采用Cytoscape軟件對PPI網(wǎng)絡(luò)進行可視化并進行模塊分析。結(jié)果:對芯片數(shù)據(jù)集GSE17025和GSE63678進行DEGs分析后共獲取100個共同上調(diào)基因和106個共同下調(diào)基因。GO富集分析DEGs主要富集于有絲分裂染色體分離、核分裂和細胞器分裂等生物學過程;KEGG信號通路分析DEGs主要富集于細胞周期、miRNA、p53信號通路和2型糖尿病等信號通路。通過Cytoscape軟件分析,PPI網(wǎng)絡(luò)中細胞分裂周期基因20 （CDC20）、極光激酶A （AURKA）、細胞周期蛋白B1 （CCNB1）、泛素E3連接酶（DTL）、中心體相關(guān)蛋白5... 

【文章來源】：吉林大學學報(醫(yī)學版). 2020,46(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

DEGs的PPI分析

使用MCODE插件對PPI進行關(guān)鍵模塊的篩選，共篩選出3個重要的子模塊，篩選標準為K-core=2,Node Score Cutoff=0.2,Degree Cutoff=2,Maximum Depth=100。A模塊MCODE得分為42.048，由43個節(jié)點和883個相互作用關(guān)系構(gòu)成（圖4A);B模塊MCODE得分為4.25，由9個節(jié)點和17個相互作用關(guān)系構(gòu)成（圖4B);C模塊MCODE得分為4.0，由4個節(jié)點和6個相互作用關(guān)系構(gòu)成（圖4C）。2.5 重要模塊基因的富集分析


本文編號：3028741